データサイエンティストのフリーランスの案件・求人情報一覧│データサイエンティスト案件の単価相場や必要スキルも解説

ピッタリな案件を探そうにも、なかなか巡りあえないことってありますよね。

当社株式会社ウェルビーイングスでは、データサイエンティストのフリーランス案件・求人情報が豊富な「びるどるPRO」を運営しています。

ここでは、その好条件なデータサイエンティスト案件を厳選してご紹介します。

データサイエンティストのフリーランス案件・求人情報を紹介

当社株式会社ウェルビーイングスの運営する「びるどるPRO」ではデータサイエンティストのフリーランス案件も充実。ここではその案件の一部をご紹介します。

その他のデータサイエンティストのフリーランス案件については、びるどるPROのデータサイエンティスト案件の一覧ページをチェックしてくださいね。

データサイエンティスト案件の単価相場はどれくらい？

データサイエンティストは非常に市場価値の高い職種であり、その報酬も高い水準にあります。

フリーランスとして活動する場合、週5日常駐で月140時間～180時間勤務を想定すると、案件の単価は月100万円～150万円程度が相場です。

ただし単価は、案件詳細や業務難易度により大きく変動します。たとえば、かんたんなデータ抽出業務のみを行う案件では、単価が60万円前後に設定されることが一般的です。

一方で複雑なデータ分析や広範囲にわたる作業が求められる案件では、100万円を超えるケースが多いです。

特に取り扱うデータの量やセキュリティの重要度が高い案件は、高単価になりやすい傾向があります。

データサイエンティスト案件で求められやすいスキルとは

データサイエンティストとして活躍するためには、多岐にわたる専門的なスキルが求められます。

まず基本的なスキルとして、統計学やデータ処理に関する深い知識が欠かせません。データの分析においてはデータを正確に処理し、統計的に扱う技術が求められます。

さらにビッグデータを効率的に処理するためには、機械学習やプログラミングのスキルも重要です。データ解析ツールの操作方法やプログラミング言語の知識を持っていることが望まれます。

ビジネスへの理解と応用力

データサイエンティストの仕事は、単にデータを分析するだけではなく、その結果をビジネスに応用する力も必要です。

ビジネス上の課題を解決するためには、業界知識やマーケティングの理解が欠かせません。

データから導き出された知見を、どうビジネスに役立てるかを考えるためには、ビジネスの流れを理解し、そのなかでデータをどのように活用するかを見極める力が必要です。

ITスキルとテクニカルスキル

データサイエンティストには、幅広いITスキルが求められます。

大量のデータを効率的に扱うためのデータベース操作や、PythonやSQLなどのプログラミング言語の知識は欠かせません。

また機械学習や深層学習を活用した高度なデータ解析能力も必要とされる場面が多いです。

これらのスキルを駆使して、データのなかに隠されたパターンやトレンドを発見し、ビジネスに有益な情報を提供することが期待されています。

コミュニケーション能力とプレゼンテーション力

データサイエンティストは、分析結果を他の部門やクライアントにわかりやすく伝えるためのコミュニケーション能力も求められます。

プレゼンテーションの場で、複雑なデータ分析の結果を簡潔に説明し、理解してもらうためのスキルが重要です。

またクライアントのニーズを正確にヒアリングし、分析結果を効果的に伝える能力も欠かせません。

データサイエンティスト以外のフリーランス案件・求人を探す

データサイエンティスト以外のフリーランス案件・求人については、下記のページからチェックできます。

アプリケーションエンジニア	フロントエンドエンジニア	インフラエンジニア	サーバーエンジニア
データベースエンジニア	セキュリティエンジニア	ネットワークエンジニア	ITコンサルタント
データサイエンティスト	テストエンジニア	テクニカルサポート	PM/PMO
組込み/制御汎用機	–	–	–

データサイエンティスト案件についてのよくある質問

ここではデータサイエンティスト案件についてのよくある質問をまとめます。

フリーランス案件におけるデータサイエンティストの仕事内容は？

フリーランスの案件では、主に以下の業務を任されるケースが多いです。

仕事内容	詳細
データ利活用における戦略立案	データを活用してサービスや製品の改善、新たな価値創造に向けた戦略を立案する。課題の明確化と必要なデータの特定が不可欠。
データ収集や前処理	必要なデータを収集し、分析しやすい形に整える前処理を行う。これには、データの属性設計や欠損値・外れ値の処理が含まれる。
データの分析	データを可視化し、統計解析や機械学習手法を用いて規則性を見出す。予測モデルの構築も含まれる。
分析結果のレポート作成と提案	分析結果をわかりやすくレポートにまとめ、クライアントや事業部門に報告。結果を基にビジネス改善提案を行う。
仮説の検証と改善の提案	データ分析によって立てた仮説を検証し、最適な解決策を提案。仮説が誤っていた場合は再度立案し、検証を繰り返す。

フリーランスで未経験から挑戦するときはどんな案件を選ぶのが良いですか？

フリーランスで未経験からデータサイエンティスト案件に挑戦する際は、まずは簡単で基本的なデータ処理や分析を中心とした案件を選ぶのが良いです。

たとえばデータのクリーニングや前処理、基本的な統計分析を行う案件が適しています。

また単発や短期間の案件を選ぶことで、リスクを最小限に抑えつつ経験を積んでいけます。

簡単な分析レポート作成や、既存のデータを用いたシンプルな予測モデルの構築などと難易度が低めである一方、実践的なスキルを学べる案件から始めることをおすすめします。